Raționament natural avansat, structuri de memorie persistentă și orchestrare optimizată din punct de vedere al costurilor.
Nucleul cognitiv AI VeroBots (cunoscut sub numele de cercetare ProxyGent) reprezintă un sistem de operare pentru agenți virtuali autonomi. Acesta a fost proiectat pentru a rezolva probleme fundamentale ale modelelor de limbaj mari (LLMs): costurile ridicate cu token-urile, ferestrele de context limitate, lipsa de persistență a memoriei pe termen lung și predispoziția spre halucinații.
Platforma multi-agent VeroBots orchestrează întreaga flotă de asistenți virtuali și executori cognitivi autonomi. Aceasta integrează într-un singur punct central modulele de antrenare în timp real, controlul securității prin proxy-uri de token și dispatch-ul dinamic către canalele de comunicare (web, audio, WhatsApp, telefon și email).
Dual-Chat Architecture™ împarte logica conversațională în două fluxuri paralele dar sincronizate: un flux public (Client-Facing) de latență ultra-scăzută și un flux privat de supraveghere (Core-Orchestrator). Prin comprimarea semantică în timp real a istoricului discuției, acest sistem elimină redundantul din context. Rezultatul este o fereastră de context virtual infinită, care scade cu 90% costurile cu token-urile.
Sistemul de memorie persistentă utilizează Brain Diff Tracking™ pentru a versiona cunoștințele. În loc de a re-scrie întreaga bază de date de cunoștințe la fiecare interacțiune, agentul înregistrează diferențe temporale de tip git diff. Acest lucru previne degradarea datelor RAG, reduce conflictele de scriere și permite restaurarea instantanee a stării memoriei agentului în orice punct din trecut.
Pentru procese de automatizare și navigare web, Pattern Cache Global™ stochează rețetele de interpretare a structurilor DOM. Când un agent accesează un site web pentru a colecta date sau a plasa o comandă, el nu mai analizează pagina de la zero cu un LLM, ci consumă un model structural pre-salvat (Pattern). Acest lucru aduce o economisire de 100% a tokenilor la re-vizitarea acelorași structuri.
Baza de cunoștințe a unui agent poate cuprinde mii de pagini. Trimiterea întregii baze în promptul LLM-ului este costisitoare și ineficientă. Predictive Brain Loading™ rulează un clasificator semantic rapid înainte de generare, încărcând selectiv în memoria activă doar partiția de cunoștințe relevantă intenției curente. Promptul de sistem este redus astfel cu 80%.
Pentru a asigura reziliență 100%, motorul integrează LLM Waterfall™. Sistemul selectează dinamic furnizorii de inteligență artificială (Gemini, DeepSeek, OpenAI, Qwen) în funcție de complexitatea sarcinii și disponibilitatea serverelor externe. În cazul unei căderi de API sau a unei latențe ridicate, Circuit Breaker-ul deviază traficul automat în mai puțin de 200ms, optimizând costul global cu 80%.
În faza de crawling și antrenare a agentului, Semantic Deduplication™ analizează similaritatea cosinusoidală a vectorilor din baza de date pgvector. Înainte de a insera un nou element de cunoaștere în RAG, sistemul identifică dacă sensul semantic există deja sub o altă formulare. Acest lucru previne supra-încărcarea memoriei agentului și elimină complet redundanța.
Modelele RAG standard returnează adesea fragmente izolate de text. Mind Map Architecture™ organizează cunoștințele într-un graf ierarhic structurat. Agentul navighează pe noduri și sub-noduri la fel ca o minte umană, preluând relațiile părinte-copil dintre informații, ceea ce garantează răspunsuri corecte, contextualizate și logice.
Când un agent virtual generează un răspuns, un modul secundar de auto-verificare evaluează acuratețea acestuia. Dacă răspunsul este marcat ca fiind incomplet sau ambiguu, Agentic Loop with Re-Retrieval™ blochează trimiterea către client, re-lansează o interogare în baza de date vectorială cu noi cuvinte cheie și generează o versiune corectată.
Agenții noștri de vânzări monitorizează succesul fiecărui dialog în parte (înregistrare de lead, plasare de comandă). Prin procesul de Self-Learning Conversion™, sistemul analizează ce formulări, moduri de abordare și structuri de dialog au condus la conversie în trecut, ajustând dinamic comportamentul agentului pentru a maximiza rata de conversie a vizitatorilor.
În cazul în care vizitatorul adresează o întrebare complet nouă care nu se regăsește în baza de cunoștințe, agentul răspunde politicos și activează Active Learning. Acesta trimite o notificare în timp real în contul operatorului uman (sau pe push notification), solicitând răspunsul corect. Odată introdus de om, răspunsul este asimilat instantaneu de agent pentru toate conversațiile viitoare.
În loc să trimită toate întrebările către un model generalist scump, stratul proprietar de rutare Mixture of Experts™ (MoE) analizează complexitatea sarcinii și direcționează interogarea către cel mai mic micro-model capabil să ofere răspunsul optim (de la modele locale LLM de 7B până la modele gigantice proprietare), economisind cu 90% resursele de calcul fără pierderi de acuratețe.